摘要：具备AI能力不仅仅意味着拥有一个模型，而是意味着拥有一个能够思考的企业。当传统管道无法承载自主智能体时，你需要构建一个新的层级——智能件（Mindware）。
当人们问我“企业具备AI能力（AI-ready）”意味着什么时，我的回答通常会让他们感到意外：
具备AI能力并非意味着你拥有一个先进的大模型，而是意味着你拥有一个能够“思考”的企业。
在过去几年，我们见证了AI从实验室走向战略核心。然而，许多组织依然举步维艰。为什么？因为他们的架构基础还停留在旧时代。把最先进的AI引擎强行嫁接到传统的IT管道上，很难产生实际成果。
为了真正释放AI潜力，企业必须完成一次关键跃迁：从传统的中间件（Middleware），转向我所定义的智能件（Mindware）。
传统中间件是为那个“可预测”的世界构建的：它的任务是移动数据、确保连通、避免故障。它像是一个勤勤恳恳的搬运工。
但AI系统——尤其是自主智能体（Agents）——不仅仅处理数据。它们需要解释数据、关联背景，并据此采取行动。
智能体需要情境（Context）、记忆（Memory）、规范约束（Norms）和互操作性。传统的集成堆栈从未为此设计。
我们需要一个新的智能层，这就是智能件（Mindware）。它不仅仅传递消息，更是在信号到达下游之前就完成以下工作：
✅ 理解情境：知道“为什么”发送这条消息。
✅ 执行策略：确保商业规则被遵守。
✅ 检测异常：在问题扩散前识别它。
✅ 路由决策：传递的不仅仅是数据，而是决策逻辑。
要构建承载智能件的企业底座，CIO需要关注三个关键维度：
1. 为适应性而生的架构
AI在僵化的点对点管道中会窒息，它需要在动态环境中呼吸。 云原生工作负载、事件流结构和容器化服务是基础。在零售和物流行业的现代化改造中，一旦用自适应的事件驱动架构取代传统集成，吞吐量和决策质量就会立即质变。
2. 融入骨髓的结构性治理
AI是数据缺陷的放大器。薄弱的数据谱系=不透明的决策；糟糕的元数据=错误的预测。 真正的治理不能是事后的“补丁”或人工监督层。它必须是结构性的——直接嵌入到管道、API和编排流程中。
3. 人机协作的新范式
麦肯锡的研究显示，当AI采用与员工准备度相结合时，生产力可提高40%至60%。 但这不仅仅是自动化。
工程师信任AI的自动分类，从而专注于高价值工程；
分析师将预测性见解纳入工作流，决策更快更自信；
运营团队让AI智能体处理日常，自己专注于异常情况。
如果不具备AI能力，你甚至招不到人。最近一项美国劳动力研究揭示了残酷的现实：
73%的求职者认为AI在人类看到之前就屏蔽了他们的简历。
42%的雇主认为AI将在五年内淘汰大多数入门级白领职位。
这带来了一个新的组织挑战：如果企业想要AI时代的人才，它们就必须先像AI时代的企业那样运营。
采用AI（Adopting AI）和为AI进行工程设计（Engineering for AI）之间的差距正在迅速扩大。
平庸的企业将自动化任务。
优秀的企业将自动化决策。
卓越的企业将自动化学习。
面向2026年，CIO必须优先考虑这五项投资：
统一集成架构：彻底消除碎片化。
叙事性遥测：数据流不仅是指标，要是能讲述业务故事的信息流。
持续学习管道：让自动化流程具备自我进化的能力。
嵌入式治理：治理即架构，而非事后追加。
跨职能运营：联合工程、数据科学和安全团队。
结语
投资于智能、情境感知的“智能件”，将帮助企业行动更快、学习更快。
未来的竞争优势不属于拥有最多AI工具的人，而属于那些将AI视为一种架构原则，并以此构建出“智能件”大脑的企业。
原文：Engineering the AI-ready enterprise: From middleware to mindware 打造具备人工智能能力的企业：从中间件到智能件
当人工智能拥有背景信息、规范约束和智能连接时，它的表现最为出色——这就引入了“mindware（智能件）”的概念，这一层面帮助企业进行思考，而不仅仅是集成工具。
图源：Rob Schultz / Shutterstock
当人们问笔者“具备人工智能能力”是什么意思时，笔者通常会这样告诉他们：具备人工智能能力并非意味着拥有一个模型，而是意味着拥有一个能够思考的企业。
在过去几年里，笔者见证了人工智能从小型实验发展成为企业战略的核心组成部分。然而，许多组织仍然举步维艰，因为其架构基础未能跟上技术发展的步伐。将人工智能附加到传统管道上，很少能产生实际成果。
为了真正释放人工智能的潜力，公司必须从传统的中间件转向笔者所说的智能件，这是一个智能的情境集成层，它能够理解意图、执行政策并在整个企业范围内指导自主决策。
一、为什么仅靠中间件无法支持自主性
传统中间件是为可预测的世界而构建的：移动数据、确保正常运行时间、避免故障。
但人工智能系统不仅仅是处理数据，它们还会对数据进行解释、关联，并且越来越多地据此采取行动。
这一转变与“智能企业系统”的崛起相呼应，笔者在《How AI-driven middleware is rewiring cloud integration for the enterprise/人工智能驱动的中间件如何为企业重新构建云集成》一文中探讨了这一概念。智能体需要情境、记忆、规范约束和互操作性。传统的集成堆栈从未为此而设计。
现代企业需要一个智能层，即一种智能件，它能够在信号到达下游系统之前对其进行解释、检测异常并指导决策。
现代企业需要一个能够做到以下几点的智能层：
理解情境
执行商业政策
检测异常
路由决策，而不仅仅是消息
从历史模式中学习
这就是智能件的基础。
二、具备人工智能能力的企业的三大基础
1.为适应性而构建的架构
人工智能系统在动态环境中蓬勃发展，而不是在僵化的点对点管道中。
云原生工作负载、事件结构、流遥测和容器化服务使系统能够灵活扩展并做出响应。这些模式与笔者在IEEE TechRxiv论文《Enabling Fault-Tolerant Multicast in Cloud-Native Architectures/在云原生架构中实现容错多播》中概述的原则密切相关，在该论文中，弹性和适应性是分布式智能的核心。
在零售和物流行业的现代化努力中，笔者看到，一旦用自适应事件驱动架构取代传统集成，吞吐量、信号质量和可靠性就会立即得到改善。
2.融入架构结构的治理
人工智能放大了数据生态系统中的每一个缺陷。薄弱的谱系会导致不透明的决策。糟糕的元数据会导致不准确的预测。无效的访问控制会带来合规风险。
最近对企业人工智能采用情况的分析强化了这一趋势：大多数失败来自架构和治理方面的差距，而不是糟糕的模型。这与对代理人工智能的更广泛研究一致。
真正的治理是结构性的。它必须直接嵌入到管道、API（应用程序编程接口）、编排和自动化中；而不是作为一个手动监督层附加在它们之上。
3.理解与人工智能协作的员工队伍
笔者在人工智能应用方面看到的一些最有意义的进展，来自团队如何学会与智能系统合作。信任自动分类的工程师可以从重复性的事件处理中解脱出来，专注于更高价值的工程工作。将预测性见解纳入工作流程的分析师能够更快、更自信地做出决策。让人工智能代理管理日常行动的运营团队有更多精力专注于异常情况和影响客户的问题。
当整个组织发生这些转变时，企业开始以更具适应性和响应性的节奏运作。团队得到增强，而不仅仅是实现自动化，企业从更快的决策、更高的准确性和更具弹性的运营中受益。
McKinsey（麦肯锡）的研究一致显示，当人工智能的采用与员工队伍的准备程度相结合时，生产力可提高40%至60%。
三、智能企业的崛起
我们正进入一个时代，智能体作为自主参与者，做出微观决策、监控系统、优化流程、预测干扰并触发补救措施。
但它们只能在为支持自主性而构建的环境中安全运行。
在大规模现代化计划中，当组织从基于规则的中间件转向情境感知、自适应的集成架构时，会出现最显著的改进。当系统理解消息存在的原因，而不仅仅是其包含的内容时，弹性、可靠性和决策质量都会提高。
这些智能体可以：
重新平衡供应链
重新路由网络流量
检测欺诈
确定异常优先级
自动化补救措施
在毫秒内做出微观决策
四、员工队伍的现实情况：为什么具备人工智能能力很重要
人工智能不仅正在重塑系统，还正在重塑组织的招聘方式、团队建设方式以及人才竞争方式。最近一项美国劳动力研究发现：
五分之一的新科技毕业生在收到录用通知前会申请超过50份工作。
73%的人认为人工智能简历筛选器在人类看到他们的申请之前就屏蔽了这些申请。
78%的人报告遇到过“幽灵职位”，即虚假或过时的职位列表。
只有21%的申请能进入面试环节。
现在近一半的雇主使用人工智能筛选简历，28%的雇主使用人工智能测试或安排候选人。
42%的雇主认为人工智能将在五年内淘汰大多数入门级白领职位。
这带来了一个新的组织挑战：如果企业想要人工智能时代的人才，它们就必须像人工智能时代的企业那样运营。
五、首席信息官在2026年及以后必须优先考虑的事项
在各个行业中，在人工智能方面领先的组织都有五项共同的投资：
消除碎片化的统一集成架构
具有叙事智能的遥测技术——讲述故事的数据流，而不仅仅是一个指标
能够持续学习的人工智能增强自动化管道
嵌入架构而非事后追加的治理
联合工程、数据科学、架构和安全的跨职能运营模式
将人工智能视为一种架构原则而非一个项目的首席信息官，将定义下一个竞争周期。
六、这一切将走向何方？
采用人工智能和为人工智能进行工程设计之间的差距正在迅速扩大：
一些组织将自动化任务
另一些组织将自动化决策
少数精选组织将自动化学习
投资于智能、情境感知的智能件的企业将行动更快、学习更快、创新更快，并建立起复合竞争优势。
就笔者的经验而言，这才是真正具备人工智能能力的含义。
作者：Tejas Gajjar（特贾斯·加贾尔）
译者：宝蓝 编审：@lex
